Graph learning
API0065
Apprentissage dans les graphes
Responsable de l'Api
Jean-Benoist Leger
Résumé
Cette API a pour objectifs de sensibiliser les étudiants à la connexion entre la théorie des graphes et l’apprentissage automatique essentiellement via la notion de graphe d’inférence et de leur apprendre un certain nombre d’outils mathématiques fondés sur l’optimisation et les statistiques permettant de faire de l’analyse des graphes (graph mining).
Typologie Api
Modalité : #Autonomie #Stage (il est prévu 2 jours en présentiel, puis deux jours d’autonomie, puis un jour en présentiel)
Format : #Enseignant-chercheur
Complément : #Cours
Domaine
Mathématiques et informatique appliquées
Public visé
Étudiant avec un sérieux bagage mathématiques et informatique. Les notions suivantes seront utilisées :
– Mathématique:
Algèbre linéaire (par exemple MT23 ou équivalent)
Optimisation (par exemple RO04 ou équivalent)
Modèles aléatoires (par exemple SY02+SY09 ou AOS1 ou équivalent)
– Informatique:
Programmation avec paradigme fonctionnel élémentaire (par exemple en python savoir ce qu’est une compréhension de liste en python, une fonction anonyme, une map/filter/reduce)
Programmation scientifique en python (numpy, scipy, matplotlib, scikit-learn…)
Catégorie
CS
Objectifs pédagogiques
Objectif de l’Api : Utiliser la modélisation et l’analyse des graphes aléatoire
Objectifs spécifiques :
utiliser les notions de la théorie des graphes aléatoires et de graphes
d’inférences dans la modélisation des problèmes de grande taille avec des
données incertaines;
appliquer des méthodes de statistiques dans l’analyse de graphes.
Objectifs transversaux :
résoudre un problème via des algorithmes.
analyser et traiter des grandes masses de données
Programme
Formation initiale (2 jours en présentiel)
Introduction et théorie des graphes
Modèles graphiques (factorisation de modèle probabilistes)
Intérence de graphe
Statistiques descriptives sur les graphes
Méthodes spectrales
Graphes aléatoires
Autonomie (1 jour)
Mise en oeuvre des méthodes de la formation initiale en autonomie.
Mini-projet en autonomie (1 jour)
Utilisation des concepts pour résoudre un problème réel.
Travail en commun sur la base du projet et restitution (1 jour en présentiel)
Évaluation
Mini-projet: 60%.
Examen sur table (au début du deuxième jour, et au début du cinquième jour, 15 min par examen): 40%.
Inter-semestre
H23
Période
30/01-03/02
Capacité d'accueil
24
Lieu de déroulement
BF
ECTS
2
Temps de travail étudiant
Travail demandé pendant l'Api : 40h
Travail demandé avant l'Api : 0h-20h (mise à niveau, des objectifs de mise à niveau seront envoyés en amont aux étudiants).